押注B.AI，AI Agent時代的底層能力競賽開始了

這半年，AI Agent成了科技圈最熱的詞之一。

Gartner預計：到2028年，至少15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成，33%的企業軟件應用會內置這類能力。

熱度起來后，問題也變得更具體。

一個AI Agent 要真正進入工作流，光有“大腦”不夠。它還要能接不同模型、調不同接口、付不同費用，最好還能留下可追溯的身份和權限記錄。

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4月9日上線的B.AI（中文名稱：白B.AI），正是要解決以上問題。

B.AI不是把自己放在“再做一個聊天產品”的位置上，而是更像在給AI Agent補一套后勤系統：上面接模型，下面接支付、身份和調用規則。它的短期目標，是做AI Agent時代的金融底層基礎設施；長期目標，則指向更遠的AGI敘事。

波場TRON創始人孫宇晨以顧問身份參與B.AI，孫宇晨表示：“B.AI驅動AGI盡快到來，這是我的唯一使命與目標！”從這句表態來看，B.AI不僅被視作一款新產品，也被賦予了更明確的長期戰略意義。

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B.AI想補的，不是模型本身，而是AI的“總機、錢包和工牌”

先看最容易理解的一層：它像一個“總機”。

今天的大模型已經很多了。目前的問題不在于“有沒有模型”，而在于“怎么把這些模型順手地用起來”。

B.AI的第一層能力，和這條思路有相似之處。

B.AI目前提供多模型接入和統一 API調用能力，接入了ChatGPT、Claude、Gemini等國內外頭部模型，同時支持錢包登錄和加密支付。對普通用戶來說，這意味著不必在多個平臺之間來回切換；對開發者來說，則是把原本分散的模型調用先收攏到一個入口。

B.AI在聚合的同時，還解決了支付問題。B.AI前置支付能力，讓未來的Agent不只是“會調用工具”，還可能在規則允許的前提下自己完成充值、調用和結算。

說得直白一點，今天很多AI還在“拿著老板的卡去報銷”。B.AI想做的，是讓AI在未來擁有自己的賬戶體系。

再往下一層，是“工牌”，也就是身份。

AI Agent真正進入工作流以后，企業不會只關心它會不會做，還會關心它“是誰”“做過什么”“有沒有權限”“出了問題能不能追溯”……

這就像一個新員工進公司，不能只有能力，還得有賬號、權限、記錄和信用。B.AI提到的身份協議、信用體系，核心都是在補這一塊。它想解決的不是“AI怎么回答得更漂亮”，而是“AI能不能成為系統里一個可識別、可追蹤、可結算的參與者”。

把這三件事放在一起看，B.AI的產品形態就比較清楚了：前面是多模型入口，中間是統一API，后面連著支付和身份。

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短期看，它做的是一門“入口生意”和“調用生意”；往后看，它真正想占的位置，其實是Agent經濟里的賬戶層和結算層。

這也是它的商業模式為什么要分成兩層看。

第一層比較好理解：用戶按量調用模型，開發者走統一API，產品靠模型調用和相關服務收費。

第二層才是它真正想賭的地方：如果未來開發者和Agent都開始沿著同一套接口、支付和身份體系跑業務，那么平臺沉淀下來的就不只是調用量，還有交易流、賬戶關系和信用記錄。那時它賣的就不只是“接模型”，而是一整套底層管道。

這種邏輯，也解釋了它為什么一直強調API，而不是把重心放在聊天界面上。

聊天窗口更像門面，統一接口、支付路徑和身份體系才更像“水電煤”。門面當然重要，但真正難替代的，往往是已經被寫進工作流里的那一層。

在這些底層能力之外，B.AI現階段還有幾個比較容易被感知到的產品特點。

一是把多模型訪問盡量收攏到一個入口里。目前平臺接入了ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi 等主流模型。對普通用戶來說，意味著少切換幾個平臺；對開發者來說，則是少管理幾套接口。

二是盡量降低使用門檻。平臺支持Google 賬戶快捷登錄，也支持 TronLink、MetaMask、OKX Wallet 等錢包登錄。再加上新用戶有免費積分可用，整體體驗更接近“先用起來”，而不是先被復雜流程攔住。

三是繼續往AI Agent 的實際運行場景延伸。B.AI并不只停留在模型入口，還在往支付、身份、部署和自動化操作這些環節延伸。它推出的 BAIClaw，也可以看作這一路線在應用層的一次落地：支持多模型切換、多智能體協同，并接入 Telegram、Discord 等工具，盡量讓 Agent 更容易進入持續運行狀態。

如果說前面的統一接口、支付路徑和身份體系，解決的是“能不能跑起來”，那么這些產品設計，更多解決的是“跑起來以后，是不是足夠順手”。這也是 B.AI 與一般模型聚合產品相比，想進一步拉開的地方。

AI Agent這波機會，未必先落在最熱鬧的產品上

市場最容易看見的，是前臺產品。

Manus、Operator、Agentforce這一類產品，讓人直接看到AI能把一段任務接過去，行業熱度也多半由它們帶起來。B.AI不屬于這一類。它更靠后，也更基礎。它做的不是替用戶完成某一個具體任務，而是想讓“完成任務”這件事在技術和結算上更順。

這類產品短期往往沒有前臺應用那么熱鬧，但不代表價值更小。

因為AI Agent真要從演示走向生產，最先暴露出來的通常不是“模型夠不夠強”，而是“系統能不能穩”。

這一點，機構觀點其實很一致。

麥肯錫年初的報告提到，幾乎所有公司都在投資AI，但只有1%認為自己已經達到成熟階段；IBM的研究則顯示，83%的受訪者認為，到2026年，AI Agents會顯著提升流程效率和產出，71%認為Agents將能夠根據工作流變化自主調整。

這說明兩件事同時存在：一邊是企業很想用，一邊是真正跑通的還不多。

原因也并不神秘。Agent要落地，前面是模型，后面是工具，中間還有權限、支付、治理、風控，一層沒接好，整體體驗都會斷。Gartner甚至提醒，到2027年底，超過40%的Agentic AI項目可能被取消，原因包括成本高、商業價值不清、風險控制不到位。

也就是說，這個方向基本沒有人懷疑，但真正能跑出來的，不會只是“最會演示”的那一批，更可能是把后臺接順的那一批。

這也是為什么近來很多研究機構討論AI Agent 時，已經不只盯著模型層。

高盛研究提到，加入AI Agents后，到2030年，客戶服務軟件市場規模可能比沒有Agent加持的情形額外擴大20%到45%；Deloitte則預計，2025年會有25%的企業級GenAI用戶部署AI Agents，到2027年這一比例會升到50%。

換句話說，機會當然在前臺應用，也在一整條配套鏈條上：開發者工具、模型路由、支付結算、身份治理、安全審計，都會是受益環節。

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放在這個框架里，B.AI的位置其實更容易判斷。它更接近OpenRouter這類“統一接口層”，但又比后者多押了一步：它押的是，未來Agent不只要“接模型”，還要“有賬戶、能付錢、留記錄”。

如果這個判斷成立，最有價值的部分就不在“聚合”本身，而在后面的支付和身份。

這也是它競爭力真正要看三件事的原因。

第一，調用層做得夠不夠順，開發者愿不愿意接；

第二，支付能力是不是只是噱頭，還是能真正進入場景；

第三，身份和信用能不能隨著調用和交易沉淀下來。

前兩項決定它能不能活下來，第三項決定它能不能從工具長成基礎設施。

所以，B.AI現在最值得看的，不是它像不像某個現成產品，而是它試圖回答的那個問題本身：如果未來AI真的要像“數字員工”一樣進系統、接任務、跑流程，它需要的不只是更強的模型，還需要一套自己的賬戶系統。

誰先把這套系統做出來，誰就更有可能拿到下一階段AI的后臺入口。

（文章內容僅供參考，不構成投資建議。投資者據此操作，風險自擔。）

文/清風